BP算法的改進及其在PID優(yōu)化控制中的應(yīng)用研究.pdf

1、論文題目：BP算法的改進及其在PID優(yōu)化控制中的應(yīng)用研究專業(yè)：應(yīng)用數(shù)學(xué)碩士生：李虎(簽名)指導(dǎo)教師：李軍民(簽名)摘要PID(ProptionalIntegralDerivative)控制，是通過比例作用以減少偏差，通過積分作用來消除靜態(tài)偏差，通過微分作用來預(yù)測未來，而實現(xiàn)的一種反饋控制機制。因其原理清晰、結(jié)構(gòu)簡單、實現(xiàn)方便，被廣泛應(yīng)用于控制領(lǐng)域。PID控制的關(guān)鍵在于選擇合適的參數(shù)，以適應(yīng)不同的控制對象，但對于具有時變性、大滯后性的控制

2、對象，控制效果往往不是很理想，也很難達到控制要求，其主要原因在于PID控制器的控制參數(shù)不具備在線自整定能力。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是人工智能領(lǐng)域應(yīng)用比較廣泛的智能算法，是一種按誤差反向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，具有極強的學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)能力。本文提出了一種改進的BP算法，并將這種改進的BP算法用在PID控制參數(shù)的選擇中，以實現(xiàn)參數(shù)的在線整定與自適應(yīng)。又由于BP算法的初始權(quán)值一般是隨機選取的，很大程度上影響網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性，因此，本文又結(jié)合自適應(yīng)

3、遺傳算法的尋優(yōu)功能，采用一種基于自適應(yīng)遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的算法，來提高PID控制器的參數(shù)自整定和自適應(yīng)能力。本文研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理及結(jié)構(gòu)，分析了BP算法的局限性，對基本的BP算法做了適當(dāng)改進，又根據(jù)遺傳算法的優(yōu)化特性，訓(xùn)練較優(yōu)的BP網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值，并與PID控制應(yīng)用相結(jié)合，實現(xiàn)PID控制器參數(shù)的在線整定，從而使PID控制器具有更好的自適應(yīng)能力和較好的動態(tài)特性，并通過實例驗證了該算法的有效性。關(guān)鍵詞：BP算法；自適應(yīng)遺傳

4、算法；PID控制；參數(shù)整定；優(yōu)化研究類型：理論研究algithm.AccdingtotheoptimizationacteristicofthegeicalgithmthispaperistotrainthebestweightsoftheBPwktocombinetheimprovedalgithmwiththePIDcontroltorealizetheonlinetuningofthePIDcontrollersothattheP